DeepSeek-V3 스타일의 희소 MoE(128개 전문가, 상위 8개 라우팅, 총 13B 중 활성 1.4B)를 가진 단일 스트림 확산 트랜스포머입니다. 물리적 개연성 보상(physical-plausibility reward)을 포함한 6가지 보상을 이용한 RL 사후 학습이 이루어졌으며, 액션과 손 포즈 조건으로부터 로봇의 롤아웃(rollouts)을 예측하는 액션-투-비디오 모드가 추가되었습니다. 가중치(Weights), 코드, 그리고 Diffusers/SGLang 스택은 LingBot-Video 이름으로 공개되어 있습니다.

제가 강조하고 싶고 이 서브레딧에서 진심으로 읽어보고 싶은 두 가지가 있습니다:

1. 물리적 개연성 보상은 샘플링된 프레임으로부터 VLM(Vision-Language Model)에 의해 평가됩니다. VLM이 물리학의 방어 가능한 심판일까요, 아니면 이는 Goodhart 법칙을 기다리는 것일까요? (물론 리워드 해킹에 대항하기 위해 실제 비디오 네거티브를 추가합니다.)
2. 이는 정책 평가자(policy evaluator)이자 액션 플래너로 구성되어 있지만, 모든 결과는 폐쇄 루프 로봇 수치 없이 비디오 프레임 품질로만 제시됩니다. 비디오 생성기와 월드 모델 사이의 경계는 어디에 있을까요?

RBench에서는 최고 평균 점수를 기록하지만, 추론이 많이 필요한 차원은 여전히 폐쇄된 모델을 사용하며, 자체 평가에서 일반적인 T2V(Text-to-Video) 분야에서도 2위에 그칩니다. 분석해 주시면 좋겠습니다.

논문, 코드 및 가중치: https://technology.robbyant.com/lingbot-video , https://github.com/robbyant/lingbot-video , https://huggingface.co/robbyant/lingbot-video
제출자 /u/Savings-Display5123 r/MachineLearning에 제출됨
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